¿Cuáles son los mejores cursos en línea para el aprendizaje automático?

Answer 1

La siguiente es una lista de cursos en línea gratuitos o de pago sobre aprendizaje automático, estadísticas, minería de datos, etc.

Aprendizaje automático / Minería de datos

• Inteligencia Artificial (Universidad de Columbia) – gratis
• Machine Learning (Universidad de Columbia) – gratis
• Machine Learning (Universidad de Stanford) – gratis
• Redes neuronales para el aprendizaje automático (Universidad de Toronto) – gratis
• Especialización en aprendizaje automático (Universidad de Washington) – Cursos: Fundamentos de aprendizaje automático: un enfoque de estudio de caso, aprendizaje automático: regresión, aprendizaje automático: clasificación, aprendizaje automático: agrupamiento y recuperación, aprendizaje automático: sistemas de recomendación y reducción de dimensionalidad, piedra angular del aprendizaje automático: Una aplicación inteligente con aprendizaje profundo; gratis
• Curso de aprendizaje automático (sesión 2014-15) (por Nando de Freitas, Universidad de Oxford) – Diapositivas de conferencias y grabaciones de video.
• Aprendiendo de los datos (por Yaser S. Abu-Mostafa, Caltech) – Videos de conferencias disponibles

Answer 2

Realmente me gustan los video cursos en línea; He aprendido una gran cantidad de lo que sé sobre estadísticas / ML a través de ellos.

En general, recomendaría ser exhaustivo al revisarlos y tratarlos como una clase en la que está inscrito, en lugar de apresurarse a través de ellos. Asegúrese de que puede seguir todos los conceptos en las conferencias y que puede hacer todas las tareas (o simplemente hacer todas las tareas). Por lo general, veo las conferencias y las sigo en las notas / diapositivas.

Dependiendo de lo que le interese:

• Machine Learning por Andrew Ng – primer curso en línea que tomé en ML. Creo que esta es una gran introducción para comenzar con ML.
• Aprendizaje de refuerzo: David Silver es un gran conferenciante. El curso hace un gran trabajo con las bases RL. No se profundiza demasiado con Deep RL, pero si comprende bien el material de este curso, debería ser sencillo elegir técnicas estándar de Deep RL.
• Stat 110 – Joe Blitzstein es un profesor entretenido. Este curso le brinda una buena base y mucha intuición para la teoría de la probabilidad. He escrito más al respecto en esta respuesta: la respuesta de Jonathan Uesato a ¿Cómo se compara la estadística 110 de Harvard (Introducción a la probabilidad) con la 18.440 del MIT (Probabilidad y variables aleatorias)?
• Optimización convexa: solo he pasado por la unidad de dualidad, pero encontré que las explicaciones de Ryan Tibishirani son mucho más claras que otras fuentes que he visto en el pasado.

Answer 3

El primer paso es comprender el aprendizaje automático. Hay muchos buenos recursos en línea. Dado que su Python está ordenado, le aconsejo que consulte la Especialización de Machine Learning en Coursera.

Sin embargo, me gustaría darle un poco para pensar. Dices que estás pensando en especializarte en aprendizaje automático y luego eres un aspirante a científico de datos. Si bien no son mutuamente excluyentes, son cosas diferentes.

Alguien que se especializa en aprendizaje automático desarrolla algoritmos que se generalizan bien en un conjunto determinado de tareas.

Un científico de datos, por otro lado, se enfoca en resolver problemas con una amplia gama de herramientas, incluido, pero no exclusivamente, el aprendizaje automático.

Al principio no hay mucha diferencia, creo que el lado aplicado es fundamentalmente diferente. La mentalidad es diferente, las aplicaciones son diferentes. Hay excelentes científicos de datos que son excelentes especialistas en aprendizaje automático, como dije, no es exclusivo.

Solo algo de comida para pensar en el camino. ¡Buena suerte!

Answer 4

Hola,

Me alegra que esté eligiendo una de las carreras más en auge en tecnología: Machine Learning.

Imarticus ayuda a aspirantes como usted a actualizarse y comenzar una carrera en Machine Learning.

Proyectos extensos, estudios de casos y tutoría son algunos de los aspectos más destacados de nuestros cursos, ya que creemos en ” Aprender haciendo “, que nos ha ganado varios premios estimados en la industria.

Si desea sobresalir en una carrera en Machine Learning, puede considerar cualquiera de nuestros cursos. Imarticus proporciona asistencia profesional al 100% para estos programas, que incluye la creación de currículums, preparación extensa de entrevistas, etc.

Nuestros cursos son los siguientes:

Big Data y Machine Learning Prodegree : El Big Data y Machine Learning Prodegree, en asociación con IBM como el socio EdTech, es el primer curso de certificación de 160 horas que ofrece una exposición profunda a la ciencia de datos, Big Data, máquina y aprendizaje profundo. El riguroso plan de estudios alineado con la industria ofrece una comprensión integral de Python, Spark y Hadoop para carreras en aprendizaje automático y Big Data. El programa también presenta siete proyectos de la industria y una interacción periódica con líderes de la industria en el ecosistema de Machine Learning.

Data Science Prodegree : este programa está creado conjuntamente con Genpact como socio de conocimiento. Este programa lo ayuda a comprender en profundidad el análisis de datos y las estadísticas, junto con las perspectivas comerciales y las prácticas de vanguardia que utilizan SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau.

Programa de posgrado en análisis de datos : este programa lo ayuda a comprender los conceptos fundamentales y el aprendizaje práctico de herramientas analíticas líderes, como SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau, así como análisis funcionales en muchos dominios.

A través de varios proyectos y estudios de casos, impartimos las habilidades integrales del papel en nuestros estudiantes junto con una amplia capacitación sobre las herramientas y técnicas clave. Imarticus Learning lo ayuda a prepararse para estar listo para el trabajo con la preparación de entrevistas, reanudar la creación de talleres y 1-1 simulacros de entrevistas con expertos de la industria.

Para saber más sobre los programas de Imarticus, visite el sitio web de Imarticus ( https://imarticus.org/?utm_sourc …).

¡Espero que esto te ayudará!

Todo lo mejor..:)

Answer 5

Hola,

Puede encontrar cursos de múltiples proveedores en AboutTrainings.

Sigue este enlace y puedes consultar los cursos sobre ML de Udemy, Coursera, ed2go, Edureka y otros.

De vez en cuando, los cursos tienen descuentos de hasta un 90% de descuento O puede obtener una Prueba gratuita por un tiempo limitado.

Como este ha sido un tema favorito de aprendizaje, creamos esta lista de buenos cursos para aprender ML.

Los mejores cursos de aprendizaje automático en línea para que te prepares para los mejores trabajos de ML en el mercado

Todo lo mejor para aprender Machine Learning, una tecnología que ya ha demostrado su impacto en muchas industrias.

BR,

JV

Answer 6

Como saben, el aprendizaje automático es una palabra de moda en el mercado y hay muchos recursos para aprender. El enfoque correcto lo ayudaría a aprenderlo mejor y más rápido.

Los conceptos básicos necesarios para el aprendizaje automático son:

1. Conceptos básicos del lenguaje de scripting R / Python

• Varios tipos de datos en R / Python
• Operadores relacionales y lógicos
• Declaraciones condicionales y declaraciones de bucle
• Funciones personalizadas e integradas
• Importando datos

2. Estadísticas:

• Probabilidad
• Diferentes tipos de probabilidad
• Distribución de probabilidad y conceptos de densidad.
• Inferencia bayesiana
• Parámetros estadísticos
• Diferentes tipos de pruebas estadísticas

3. Análisis de datos

• Proceso de cuestionamiento
• Discutiendo
• Explorador
• Analizando
• Comunicar datos

4. Visualizaciones y adquirir conocimiento estadístico para resumir datos.

Entonces ven a Machine Learning:

• ¿Qué es el aprendizaje automático ?
• Diferentes algoritmos de aprendizaje automático
• Algoritmos esenciales de Machine Learning como árbol de decisión, bosque aleatorio, regresión lineal / logística, SVM, etc.
• Concepto de modelo sobre ajuste y bajo ajuste
• Parámetros y métodos de evaluación del modelo
• Impulso de modelo

Ahora, si desea una guía en profundidad sobre Deep Learning, aquí hay una capacitación estructurada sobre Machine Learning :

Curso de ciencia de datos | Capacitación en certificación de ciencia de datos | Edureka

Para más referencias de blogs:

Tutorial de ciencia de datos para principiantes | Aprender ciencia de datos | Edureka

Algoritmos de aprendizaje automático | Tutorial de aprendizaje automático | Formación en ciencia de datos | Edureka

Para referencia de video:

¡Feliz aprendizaje!

Answer 7

He enumerado los 10 mejores cursos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que lo ayudarán a convertirse en el siguiente maestro de ML que emplea Google o Apple. Obviamente, es un trabajo diligente, pero en el caso de que busque algo, encontrará formas como estas para tener éxito.

1. Introducción de Udacity al aprendizaje automático

Este curso le muestra todo, desde la agrupación hasta los árboles de elección, desde cálculos de ML como Adaboost hasta SVM. Las personas también prescriben que tome el curso básico de Introducción a la Ciencia de Datos que administra la manipulación de datos, el análisis de datos, la comunicación de datos con visualización de información, datos a escala, etc. colecciones que utilizan sistemas de aprendizaje automático para separar fragmentos valiosos de conocimiento. Los maestros Sebastian Thrun y Katie Malone anticiparán que los pies tiernos conocerán ideas fácticas fundamentales y Python.

Enlace del curso: https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning–ud120

2. El aprendizaje profundo de Google

El curso lleva a Vincent Vanhoucke y Arpan Chakraborty anticipa que los estudiantes tendrán experiencia en programación en Python y algún encuentro con GitHub y conocerán las ideas fundamentales de ML y mediciones, matemática basada en variables directas y análisis. El curso TensorFlow (la propia biblioteca de aprendizaje profundo de Google) tiene un punto de vista preferido adicional para actuar de forma natural. Udacity ofrece este sorprendente curso gratuito que “lleva el aprendizaje automático al siguiente nivel”. El curso de 3 meses de Google no es para principiantes. Discute la inspiración para el aprendizaje profundo, redes neuronales profundas, redes convolucionales y modelos profundos para texto y secuencias.

Enlace del curso: https://www.udacity.com/course/deep-learning–ud730

3. Aprendizaje automático de Andrew Ng

Este curso cubre el aprendizaje supervisado y no supervisado, la regresión lineal y logística, la regularización y Naïve Bayes. Andrew Ng, profesor asociado de la Universidad de Stanford, utiliza Octave y MatLab toma este curso de 11 a 12 semanas. El curso es rico en la posibilidad de que los estudios de casos y las aplicaciones prácticas recientes. Se confía en que los estudiantes conozcan los rudimentos de probabilidad, álgebra lineal e ingeniería de software. El curso tiene buenas críticas de los clientes.

Enlace del curso: https://www.coursera.org/learn/m …

4. Inteligencia artificial: principios y técnicas de Stanford

Este curso de Stanford analiza cómo la IA utiliza herramientas matemáticas para gestionar problemas complejos, por ejemplo, interpretación de máquinas, reconocimiento de voz y rostro y conducción autónoma. Puede acceder al diseño completo de la dirección: ideas de aprendizaje automático; búsqueda de árboles, programación dinámica, heurística; jugando juego; Procedimientos de decisión de Markov; problemas de satisfacción de restricciones; Sistemas bayesianos; y justificación, y asignaciones.

Enlace del curso: http://web.stanford.edu/class/cs …

5. Aprendizaje de EdX a partir de datos (Aprendizaje automático introductorio)

Yaser S. Abu-Mostafa, profesor de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en el Instituto de Tecnología de California, le mostrará los estándares hipotéticos fundamentales, los cálculos y los usos del aprendizaje automático. El curso requiere un esfuerzo de 10 a 20 horas por semana y continúa durante 10-11 semanas.

Enlace del curso: https://www.edx.org/course/learn … #!

6. La inteligencia artificial de Udacity para robótica de Georgia Tech

Ofrecido por Udacity, este curso discute la programación de un auto robótico de la forma en que Stanford y Google lo hacen. Es una parte del curso de Deep Learning Nanodegree Foundation. Sebastian Thrun discutirá la localización, los canales de Kalman y de partículas, el control PID y SLAM. El manejo sólido de los conceptos matemáticos como el álgebra lineal y la probabilidad, el conocimiento de Python y la experiencia en programación son imprescindibles.

Enlace del curso: https://www.udacity.com/course/artificial-intelligence-for-robotics–cs373

7. Aprendizaje automático factual

Su educador sobre la disposición de las direcciones de video (en YouTube) en Advanced Machine Learning es Larry Wasserman, profesor del Departamento de Estadística y del Departamento de Machine Learning de la Universidad Carnegie Mellon.

Los requisitos para este curso son sus direcciones sobre Estadísticas Intermedias y Aprendizaje Automático planificadas para Ph.D. suplentes. En el caso de que no pueda acceder a estos cursos, debe garantizar que tiene las aptitudes necesarias de matemáticas, ingeniería de software y detalles.

Enlace del curso: https://www.youtube.com/watch?li …

8. Redes neuronales de Coursera para el aprendizaje automático

El distinguido profesor emérito Gregory Hinton, pionero en el campo del aprendizaje profundo, las grabaciones de videos de Hinton en YouTube discuten el uso de sistemas neuronales en la segmentación de imágenes, el movimiento humano, el lenguaje de modelado, el habla y el reconocimiento de objetos, etc. tener una participación imperativa en la programación de Python. Este es un curso impulsado de 16 semanas ofrecido por Coursera

Enlace del curso: https://www.youtube.com/watch?li …

9. Inteligencia artificial de EdX

Este curso energizante de EdX analiza aplicaciones de IA, por ejemplo, robótica y PNL, algoritmos de aprendizaje automático, estructuras de datos, juegos y problemas de satisfacción de restricciones. Continúa durante 12 semanas y es un ejercicio de instrucción de nivel impulsado de la Universidad de Columbia.

Enlace del curso: https://www.edx.org/course/artif …

10. Para la teoría del aprendizaje

A continuación se encuentran las clases gratuitas de IA en línea que cubren muchos conceptos básicos.

Enlace de cursos: https://www.coursera.org/special …

CURSOS ADICIONALES GRATUITOS (hasta 2017)

Introducción a la IA: https://www.udacity.com/course/c…

Redes neuronales para el aprendizaje automático: https://www.coursera.org/course/ …

Procesamiento del lenguaje natural: https://www.coursera.org/course/ …

Planificación de AI: https://www.coursera.org/course/ …

Neurociencia Computacional: https://www.coursera.org/course/ …

IA antigua y moderna: http://aima.cs.berkeley.edu/

Aprendizaje automático estadístico: http://scikit-learn.org/stable/

Cálculo evolutivo: https://code.google.com/p/deap/

MIT opencourseware: http://ocw.mit.edu/courses/elect …

Principios y técnicas de IA: http://web.stanford.edu/class/cs …

Introducción AI: http://ai.berkeley.edu/course_sc …

Curso CS188.1x: UC BerkeleyX: CS188.1x: Inteligencia Artificial

Curso de aprendizaje automático sobre aprendizaje supervisado

Curso de aprendizaje automático sobre aprendizaje no supervisado

Curso de aprendizaje automático sobre aprendizaje por refuerzo

APRENDIZAJE MÁQUINA (GRATIS)

FUNDAMENTOS DE APRENDIZAJE DE MÁQUINAS: UN ENFOQUE DE ESTUDIO DE CASO (GRATIS)

APRENDIZAJE DE MÁQUINAS: REGRESIÓN (GRATIS)

APRENDIZAJE DE MÁQUINAS: CLASIFICACIÓN (GRATIS)

APRENDIZAJE DE MÁQUINAS: CLUSTERING Y RECUPERACIÓN (GRATIS)

APRENDIZAJE DE MÁQUINAS PARA CIENCIA DE DATOS Y ANÁLISIS (GRATIS)

APRENDIZAJE DE LOS DATOS (GRATIS)

APRENDIZAJE ESTADÍSTICO (GRATIS)

ML con Python: https://www.edx.org/courses/Berk …

Nota adicional:

Si desea aprender temas avanzados específicamente sobre ML, puede probar el curso CS229 Stanford de Andrew Ng . Obtendrá todo el curso (conferencias, tareas, notas, etc.) en iTunes .

Answer 8

Aprendizaje automático e inteligencia artificial,

Ingeniero de Aprendizaje Automático,

Aprendizaje automático y aprendizaje profundo,

Aprendizaje profundo

Red neuronal profunda: son los mejores cursos en línea para el aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos.

Machine Learning es un nuevo campo de tendencias en estos días y es una aplicación de inteligencia artificial. Utiliza ciertos algoritmos estadísticos para hacer que las computadoras funcionen de una manera determinada sin ser programadas explícitamente. Los algoritmos reciben un valor de entrada y predicen una salida para esto mediante el uso de ciertos métodos estadísticos. El objetivo principal del aprendizaje automático es crear máquinas inteligentes que puedan pensar y funcionar como seres humanos.

iTeanz es el mejor instituto de capacitación en línea para el aprendizaje automático y brinda servicios de clase mundial.

Requisitos para crear buenos sistemas de aprendizaje automático

Entonces, ¿qué se requiere para crear sistemas tan inteligentes? A continuación se detallan los requisitos para crear dichos sistemas de aprendizaje automático:

1. Datos: se requieren datos de entrada para predecir la salida.
2. Algoritmos: el aprendizaje automático depende de ciertos algoritmos estadísticos para determinar patrones de datos.
3. Automatización: es la capacidad de hacer que los sistemas funcionen automáticamente.
4. Iteración: el proceso completo es iterativo, es decir, la repetición del proceso.
5. Escalabilidad: la capacidad de la máquina se puede aumentar o disminuir en tamaño y escala.
6. Modelado: los modelos se crean según la demanda del proceso de modelado.

Métodos de aprendizaje automático

Los métodos se clasifican en ciertas categorías.

Aprendizaje supervisado: en este método, se proporcionan entradas y salidas a la computadora junto con comentarios durante la capacitación. También se analiza la precisión de las predicciones de la computadora durante el entrenamiento. El objetivo principal de esta capacitación es hacer que las computadoras aprendan a mapear la entrada a la salida.

Aprendizaje no supervisado: en este caso, no se brinda dicha capacitación, dejando que las computadoras encuentren la salida por sí mismas. El aprendizaje no supervisado se aplica principalmente a datos transaccionales. Se utiliza en tareas más complejas. Utiliza otro enfoque de iteración conocido como aprendizaje profundo para llegar a algunas conclusiones.

Aprendizaje de refuerzo: este tipo de aprendizaje utiliza tres componentes, a saber: agente, entorno, acción. Un agente es el que percibe su entorno, un entorno es aquel con el que un agente interactúa y actúa en ese entorno. El objetivo principal en el aprendizaje por refuerzo es encontrar la mejor política posible.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático hace uso de procesos similares a los de la minería de datos. Los algoritmos se describen en términos de la función objetivo (f) que asigna la variable de entrada (x) a una variable de salida (y). Esto se puede representar como:

y = f (x)

También hay un error e que es independiente de la variable de entrada x. Así, la forma más generalizada de la ecuación es:

y = f (x) + e

El tipo común de aprendizaje automático es aprender el mapeo de xay para predicciones. Este método se conoce como modelado predictivo para hacer predicciones más precisas. Hay varios supuestos para esta función.

Aplicaciones de aprendizaje automático

Las siguientes son algunas de las aplicaciones:

Servicios cognitivos

Servicios médicos

Procesamiento de lenguaje

Administración de Empresas

Reconocimiento de imagen

Detección de rostro

Videojuegos

Beneficios del aprendizaje automático

Todo depende de estos sistemas. Descubra cuáles son los beneficios de esto.

La toma de decisiones es más rápida: proporciona los mejores resultados posibles al priorizar los procesos rutinarios de toma de decisiones.

Adaptabilidad: proporciona la capacidad de adaptarse rápidamente a los nuevos entornos cambiantes. El entorno cambia rápidamente debido al hecho de que los datos se actualizan constantemente.

Innovación: utiliza algoritmos avanzados que mejoran la capacidad general de toma de decisiones. Esto ayuda a desarrollar servicios y modelos empresariales innovadores.

Insight: ayuda a comprender patrones de datos únicos y se basa en qué acciones específicas se pueden tomar.

Crecimiento empresarial: con el aprendizaje automático, el proceso comercial general y el flujo de trabajo serán más rápidos y, por lo tanto, esto contribuiría al crecimiento y la aceleración general del negocio. El resultado será bueno: con esto, la calidad del resultado mejorará con menores posibilidades de error.

Aprendizaje profundo

Deep Learning es parte del aprendizaje automático de campo más amplio y se basa en el aprendizaje de representación de datos. Se basa en la interpretación de la red neuronal artificial. El algoritmo de aprendizaje profundo utiliza muchas capas de procesamiento. Cada capa utiliza la salida de la capa anterior como una entrada para sí misma. El algoritmo utilizado puede ser un algoritmo supervisado o un algoritmo no supervisado.

Red neuronal profunda

Deep Neural Network es un tipo de red neuronal artificial con múltiples capas que están ocultas entre la capa de entrada y la capa de salida. Este concepto se conoce como jerarquía de características y tiende a aumentar la complejidad y la abstracción de datos. Esto le da a la red la capacidad de manejar conjuntos de datos muy grandes y de alta dimensión que tienen millones de parámetros.

Clasificación

Todas las tareas de clasificación dependen de conjuntos de datos etiquetados; es decir, los humanos deben transferir sus conocimientos al conjunto de datos para que un neural aprenda la correlación entre etiquetas y datos. Esto se conoce como aprendizaje supervisado .

• Detecta rostros, identifica personas en imágenes, reconoce expresiones faciales (enojado, alegre)
• Identificar objetos en imágenes (señales de alto, peatones, marcadores de carril …)
• Reconocer gestos en video
• Detecta voces, identifica hablantes, transcribe voz a texto, reconoce sentimientos en voces
• Clasifique el texto como spam (en correos electrónicos) o fraudulento (en reclamos de seguro); reconocer sentimientos en el texto (comentarios de los clientes)

Cualquier etiqueta que los humanos puedan generar, cualquier resultado que le interese y que se correlacione con los datos, puede usarse para entrenar una red neuronal.

Answer 9

Entrenamiento de Machine Learning en Hyderabad:

El entrenamiento de aprendizaje automático en Hyderabad ha sido diseñado para impartir un conocimiento profundo de las diversas técnicas de aprendizaje automático que se pueden realizar usando R, abarca una comprensión profunda del lenguaje R. El curso está repleto de proyectos de la vida real, estudios de casos e incluye R Cloud Labs para practicar y también dominará los conceptos como agrupación, regresión, clasificación y predicción.

El alcance de la capacitación en ciencia de datos en Hyderabad:

El entrenamiento de aprendizaje automático en Hyderabad que proporciona la ruta de análisis sería una opción optimista para quienes se inscriban en este curso.

• En este mundo de negocios y programación, siempre que haya datos, se necesitará un ingeniero de Machine Learning.
• Este curso de aprendizaje automático en Hyderabad hará que los solicitantes sean científicos preparados para la industria, que puedan almacenar datos relevantes y comunicar claramente los resultados analíticos.
• Se espera que el tamaño del mercado del programa de aprendizaje automático crezca más para 2020.
• En la India ahora hay grandes oportunidades de trabajo para los ingenieros de aprendizaje automático en muchas empresas multinacionales, ya que faltan expertos en aprendizaje automático.

Objetivos del entrenamiento de Machine Learning:

Este curso de aprendizaje automático en Hyderabad le permitirá:

• Obtenga una comprensión fundamental de la analítica empresarial
• Instale R, R-studio y la configuración del espacio de trabajo.
• Comprender varias declaraciones que se ejecutan en R
• Obtenga una comprensión profunda de la gestión de la ciencia de datos y aprenda a importar / exportar datos en R
• Comprender y usar los diversos gráficos en la visualización de datos R

Demanda del entrenamiento de Machine Learning en Hyderabad:

Existe una gran demanda de todos los científicos de datos o ingenieros y desarrolladores de aprendizaje automático en todas las industrias, lo que hace que este curso sea beneficioso para aspirantes en todos los niveles de experiencia. Por lo tanto, recomendamos este aprendizaje automático en Hyderabad , especialmente para los siguientes profesionales:

• Los profesionales de TI y los desarrolladores de software que buscan una carrera pueden pasar a la ciencia de datos y análisis.
• Profesionales que trabajan con datos y análisis de negocios.
• Graduados que buscan desarrollar una carrera en análisis y ciencia de datos.
• Cualquier persona con un interés genuino en el campo del aprendizaje automático de la ciencia de datos.

¿Quién puede tomar este curso?

Existe una gran y creciente demanda de expertos calificados de ingenieros de aprendizaje automático en todas las grandes industrias. Por eso recomendamos este curso para los siguientes profesionales:

• Desarrolladores
• Gerentes de análisis
• Analistas de negocios
• Arquitectos de TI
• Arquitectos de información
• Estudiantes de primer año y graduados

Institutos de formación de aprendizaje automático en Hyderabad:

Analytics Path Machine Learning Training En Hyderabad se está centrando especialmente en aquellos aspirantes que son realmente apasionados de trabajar para las multinacionales como ingenieros de aprendizaje automático, entonces Analytics Path sería la gran plataforma para mejorar el crecimiento profesional en el campo de las herramientas y técnicas de aprendizaje automático.

Haga clic aquí para inscribirse ahora

Answer 10

Es casi imposible concentrarse en un solo curso en particular que sea mejor para todos. ¿Por qué?

1. Algunos prefieren el programa de clase en línea y otros prefieren videos a su propio ritmo
2. Diferente requisito previo de cursos
3. Uso de diferentes lenguajes de programación.

Por lo tanto, desglosaré mi respuesta para cada uno de estos puntos anteriores

• Los videos a su propio ritmo son excelentes para aprender lo básico rápidamente. En general, estos videos sirven el material adicional para un curso.

• El curso Andrew Ng Machine Learning en Coursera es uno de los mejores cursos a su propio ritmo que puede encontrar en línea. Se enseña en el entorno MatLab, lo cual está bien a nivel universitario, pero las empresas prefieren Python en estos días.

La capacitación en línea en el aula es una forma muy fácil de aprender y practicar el aprendizaje automático. Dada la complejidad de los algoritmos, estos entrenamientos en vivo son la mejor apuesta para cualquiera que quiera dominar los algoritmos de ML.

• La mejor opción para esta categoría es ” Curso de especialización en Machine Learning ” de CloudxLab. Es ideal para aquellos que desean alinearse con las últimas tendencias de la industria en Machine Learning. El curso es más práctico y lo equipa con suficientes habilidades para crear e implementar sus propios algoritmos.

Answer 11

Para aprender el aprendizaje automático, debes ser mejor que el promedio en matemáticas. Estas son las matemáticas que debe aprender teniendo en cuenta el objetivo final para estar preparado.

• Álgebra lineal-Álgebra lineal– MIT 18.06 Álgebra lineal por Gilbert Strang
• Teoría de la probabilidad-Probabilidad y estadística – MIT 6.041 Análisis de sistemas probabilísticos y probabilidad aplicada por John Tsitsiklis
• Cálculo
• Cálculo de variaciones.
• Teoría de grafos
• Métodos de optimización (multiplicadores de Lagrange)
• Cualquier lenguaje de programación ampliamente utilizado para ML como python, MATLAB o C ++.

PD: recomendaría Python aquí como lenguaje y recomendaría los siguientes enlaces:

• Aprendizaje automático con texto en scikit-learn (PyCon 2016)
• Aprendizaje automático en Python con scikit-learn

Una vez cumplidos estos requisitos, puede por fin comenzar a considerar Machine Learning.

¿6 PASOS FÁCILES para utilizar el APRENDIZAJE DE MÁQUINAS?

Este es el lugar donde comienza la diversión. Ahora, se espera que la base comience a echar un vistazo a algunas informaciones. La mayoría de las empresas de aprendizaje automático tienen básicamente el mismo proceso de trabajo:

PASO 1.) Fabrica tus fundamentos de aprendizaje automático estudiando material relacionado con el tema:

a.) Las conferencias de Andrew Ng’s Machine Learning son un gran comienzo:

Colección de conferencias | Aprendizaje automático: YouTube

b.) Certificado de aplicaciones y minería de datos de Stanford:

Certificado de Posgrado en Minería de Datos y Aplicaciones

c.) Escuela de verano de aprendizaje automático:

https://www.youtube.com/playlist …

d.) Un enlace a la lista de reproducción completa está aquí (Lecture Collection | Machine Learning)
https://www.youtube.com/view_pla …

e.) Introducción a la Inteligencia Artificial por el Prof. Deepak Khemani IIT Madras

http://nptel.ac.in/courses/10610 …

e.) “La mejor introducción de aprendizaje automático que he visto hasta ahora”.

PASO 2.) Tome un curso en línea

Lo principal que aconsejo a alguien que necesita ingresar al aprendizaje automático es tomar el curso en línea de Andrew Ng.

Creo que el curso de Ng es especialmente directo y excepcionalmente eficiente, por lo que es un conocimiento extraordinario para alguien que necesita ingresar a ML. Me sorprende cuando las personas me revelan que el curso es “excesivamente fundamental” o “excesivamente superficial”. En el caso de que me revelen que solicito que aclaren el contraste entre la Regresión logística y el SVM, PCA lineal frente a la factorización matricial, regularización o descenso de gradiente. He hablado con aspirantes que afirmaron años de encuentros de LD que no sabían la respuesta a estas preguntas. En su mayor parte, se aclaran claramente en el curso de Ng. Hay muchos otros cursos en línea que puede tomar después de este, pero ahora está en su mayor parte preparado para pasar a la siguiente etapa.

Vea mi publicación anterior 10 mejores videos, profesores y cursos sobre aprendizaje automático para principiantes y avanzados

PASO 3.) Algunas sugerencias de libros

Mi siguiente paso sugerido es obtener un libro de ML decente (mi lectura más abajo), leer las secciones principales de introducción, y después de eso rebotar a cualquier parte que incorpore un algoritmo, usted está interesado. Cuando haya descubierto ese algo, salte a él, vea cada uno de los puntos de interés y, en particular, impleméntelo. En el paso anterior del curso en línea, a partir de ahora habría actualizado algunos algoritmos en Octave. Sea como fuere, aquí estoy buscando ejecutar un algoritmo sin ninguna preparación en un lenguaje de programación “real”. En cualquier caso, puede comenzar con una simple, por ejemplo, Regresión logística regularizada en L2, o k-means, pero también debe impulsarse a actualizar todos los más intrigantes, por ejemplo, SVM. Puede utilizar una implementación de referencia en una de las muchas bibliotecas existentes para asegurarse de obtener resultados equivalentes.

• El razonamiento bayesiano y el aprendizaje automático de David Barber
• El aprendizaje automático de Kevin Murphy: una perspectiva probabilística
• Los elementos del aprendizaje estadístico de Hastie, Tibshirani y Friedman
• Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático de Bishop
• Aprendizaje automático de Mitchell

También hay numerosos libros excelentes que llaman la atención sobre un tema específico. Por ejemplo, Sutton and Re-Inforcement Learning es una obra de arte. Además, el libro Deep Learning (accesible en la web) prácticamente se está convirtiendo en un ejemplo antes de ser distribuido. Sea como fuere, necesita un par de esos libros para reunir una comprensión equilibrada y hasta cierto punto del campo.

Vea mi publicación anterior 10 eBooks gratuitos de lectura obligatoria sobre conceptos básicos de aprendizaje automático.

También puede ir específicamente a un trabajo de investigación que presente un algoritmo o enfoque que le interese y salte a él.

PASO 4.) Algoritmos más esenciales

Se confía en usted para conocer los aspectos básicos de un algoritmo esencial.

Vea mi anterior post 15 algoritmos que los ingenieros de aprendizaje automático deben saber.

En cualquier caso, aparte de los algoritmos, también es fundamental saber cómo configurar sus datos (selección de características, transformación y compresión) y cómo evaluar sus modelos. Tal vez, para empezar, podría consultar nuestro Aprendizaje automático en el ejercicio de instrucción scikit-learn en SciPy 2016. Se condensa una gran parte de los rudimentos al presentar la biblioteca scikit-learn, que puede resultar útil para la ejecución y otros exámenes. :

PASO 5.) Juega con algunos conjuntos de datos enormes que son de acceso abierto.

Descubra un conjunto de datos que le parezca especialmente interesante o sobre el que tenga hipótesis y compruebe si tiene razón.

Datos del gobierno de EE. UU. http://www.data.gov/

Ferrocarril Catering y Turismo Corporación http://www.irctc.co.in

PASO 6.) Participa con un equipo de personalización o aprendizaje automático centrado en el producto.

El grupo que busca debe estar cargado de ingenieros a quienes desea instruir y aprender. Esto lo mejorará para convertirse en un buen ingeniero de aprendizaje automático. Del mismo modo, al dividir un grupo de productos, descubrirá rápidamente cómo la ciencia y la hipótesis del aprendizaje automático varían de la capacitación. Específicamente, cómo la conducta del cliente le mostrará algo nuevo cada día.

Answer 12

Hola,

La primera recomendación que la mayoría de ellos daría es el curso Coursera sobre Machine Learning. Principalmente porque lo enseña Andrew NG (¡Guau!) Y es gratis. El enlace es el siguiente:

Aprendizaje automático – Universidad de Stanford | Coursera

Este curso a veces puede ser abrumador ya que ciertos conceptos están fuera de la comprensión del laico.

Hay un curso mucho más simple que me gustaría recomendar. Este curso tiene muchos ejercicios de codificación y todos los archivos están disponibles para su uso. El curso es creado por Stanford, IIT Alumni con experiencia laboral en Google Microsoft y Flipkart. Siento que este curso sería muy útil. El enlace:

Tutorial de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural | ChalkStreet

¡Explore todas las opciones y aprenda bien! Espero que esto haya ayudado. ¡Feliz aprendizaje!

Answer 13

Los mejores cursos en línea de aprendizaje automático

Machine Learning AZ ™: Python práctico y R en ciencia de datos [Recomendado]

Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que podamos compartir nuestro conocimiento y ayudarlo a aprender teoría compleja, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera simple.

Te guiaremos paso a paso en el mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este desafiante pero lucrativo subcampo de la ciencia de datos.

Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo nos sumergimos profundamente en Machine Learning. Está estructurado de la siguiente manera:

• Parte 1: preprocesamiento de datos
• Parte 2: Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinómica, SVR, Regresión de árbol de decisión, Regresión forestal aleatoria
• Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación aleatoria del bosque
• Parte 4 – Agrupación: K-medias, agrupación jerárquica
• Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
• Parte 6 – Aprendizaje de refuerzo: límite de confianza superior, muestreo de Thompson
• Parte 7 – Procesamiento del lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
• Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
• Parte 9 – Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, Kernel PCA
• Parte 10 – Selección y refuerzo del modelo: validación cruzada k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost

Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados ​​en ejemplos en vivo. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica para construir sus propios modelos.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código Python y R que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

Cursos relevantes:-

• Python for Data Science y Machine Learning Bootcamp
• principiante a avanzado: aprendizaje automático y redes neuronales

Todo lo mejor .

Answer 14

Hay muchos cursos en línea para el aprendizaje automático, pero a continuación se encuentran algunos cursos en línea para aprender por usted:

Machine Learning AZ ™: Python práctico y R en ciencia de datos

Python for Data Science y Machine Learning Bootcamp

Ciencia de datos, aprendizaje profundo y aprendizaje automático con Python

Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático con R

Ciencia de datos: aprendizaje automático supervisado en Python

Para más detalles -> Ver

Answer 15

Hay muchos cursos en línea para aprender el entrenamiento de Machine Learning en India y puede hacer fácilmente el entrenamiento de machine learning que se ha percibido como una utilización adecuada de la inteligencia artificial que le dará la capacidad de aprender de manera programada. Como tal, se centra adecuadamente en el mayor avance de los programas informáticos que sin esfuerzo llegarán a la información y la utilizarán de la mejor manera. El punto esencial es permitir que las computadoras se acostumbren a todo de una manera fluida sin intercesión humana y alterar las actividades de manera acorde.

fuentes de crédito vía- https://www.minds.com/blog/view/ …

Answer 16

Aprendizaje automático de Standford por Andrew Ng Vídeo disponible. Si desea seguir y hacer la tarea, y obtener el “certificado”, es demasiado tarde. Ya está a medio camino. Creo que tienes que esperar al verano. Pero aún puede ver videos con o sin unirse ‘oficialmente’

CS 109 por Harvard
Video disponible.

Yo digo que primero haga Ng, luego el CS 109 llenará el vacío.

Answer 17

El curso de IA aplicada es el mejor curso de aprendizaje automático que he encontrado. Lo que hace que este curso sea tan único de otros es lo bien que el instructor pone todas las matemáticas complejas detrás de él en términos simples y lo conecta con aplicaciones del mundo real. Me encanta la forma en que cubren muy bien tanto la teoría como los aspectos prácticos. Los proyectos y tareas fueron bien estructurados y desafiantes.

Si desea aprender Machine Learning, esta podría ser la mejor fuente de appliedaicourse.com

Answer 18

Hola,

Después de varios estudios de investigación, finalmente fui al Curso de Ingeniero de Inteligencia Artificial de Simplilearn. Cubre todos los conceptos de R, Python, Tensorflow, Keras, Numpy, Pandas, Anaconda, Ntlp con más de 12 proyectos del mundo real.

Las características de los cursos son las siguientes:

1. Cubre el conocimiento en profundidad en todas las áreas de AL con un enfoque basado en estudios de casos.

2. Curso de seis meses en el que puede obtener opciones Flexi (puede obtener toda la conferencia dirigida en vivo en un año sin barreras).

3. Mike Tamir es el profesorado y es el experto académico número 1 en la Universidad de Berkley y actualmente se desempeña como jefe de AL & ML @ Uber Atg.

4. Acreditado y reconocido por la mayoría de los mncs como deloitte, microsoft, google, Cisco, bosch, Uber, samsung, etc.

5. Obtendrá un Certificado de Maestría en AL que lo distinguirá de los demás.

6. El contenido y el plan de estudios es rico y tiene una explicación fácil.

7. También se brinda asistencia laboral preparándolo para las sesiones de entrevistas, la creación de Cv y el intercambio de Cv con la compañía respectiva.

•••• He comparado este curso con BACP (Great Lakes Covers solo tiene herramientas limitadas y escuché que es casi autodidacta y solo tiene 40 horas de sesiones en vivo en 6 meses), edureka, Intellipat, Acadgild, Simplilearn vale cada centavo con Su riqueza en todos y cada uno de los aspectos de la tutoría de la facultad, el plan de estudios, el soporte y fue clasificada en las principales marcas de influencia educativa por LinkedIn junto con Standford n ​​Harvard.

Todo lo mejor !!

Answer 19

– CS 229 es el curso más avanzado, junto con las conferencias en video y las notas de clase, que está disponible en Internet (curso completo)

– También puede buscar Introducción avanzada al aprendizaje automático: está bastante solo con esas referencias y trabajos de investigación y libros 10715 Introducción avanzada al aprendizaje automático (si le gustan las cosas avanzadas), más como una investigación como lo sería estudiar demasiadas cosas y encontrar una buena fuente en internet

– Luego hay algunos cursos de nivel introductorio en coursera – curso del profesor Ng en coursera

Answer 20

El mejor curso en línea para Machine Learning es el curso de Andrew Ng en Coursera. Es una versión gratuita pero también de pago disponible para el certificado. MATLAB se usa para ejercicios. En caso de que no pueda terminar un lote, continúe al siguiente lote reiniciando desde donde lo dejó. Trata conceptos complejos con facilidad, proporcionando solo las matemáticas necesarias para el curso.